电力专网业务系统的网络安全防护是当前信息技术领域的重要研究课题，特别是在大数据、大集中以及智能电网发展的背景下，确保电力系统的安全运行至关重要。网络安全涉及到基础设施安全和业务系统安全两个关键层面。
基础设施安全涵盖了业务系统的服务器、存储设备、核心路由器以及客户端等硬件设施的安全。这不仅需要抵御自然灾害，如台风、地震、洪水，还需要防止人为破坏，如火灾、非法入侵和设备窃听。对于这些潜在威胁，必须建立一套全面的防护机制，包括物理安全措施和网络安全策略。
业务系统安全则更为复杂，涉及攻击防御、监测、防控和评价等多个方面。电力行业内部网网络基础设施的安全性需要不断优化和完善，尤其是在电力专网业务系统分散管理的情况下，需要统一规划和强化安全管理。此外，由于历史原因，电力专网在应用安全层面的建设相对较弱，资金投入不足，导致数据处理能力跟不上数据采集的增长速度。
数据挖掘技术在此领域发挥着重要作用，特别是聚类算法，它能从大量网络数据中发现潜在的模式和有价值的信息。在网络安全防护中，聚类算法可以帮助识别异常行为，通过清洗和处理错误数据，如电力专网业务系统中非业务相关的文件（如图形文件、页面样式文件等）和特定请求方法的数据库实例，从而增强对网络安全事件的预防和响应能力。
聚类要素的数据处理通常采用总和标准化方法，通过对数据进行规范化处理，使得不同变量在同一尺度下比较，便于发现数据间的相似性和差异性。通过这种方式，聚类算法可以识别出网络活动中的异常模式，有助于及时发现并应对可能的攻击。
电力专网业务系统的网络安全防护需要结合基础设施的物理保护和业务系统的逻辑防御，利用数据挖掘技术，尤其是聚类算法，提升安全防护的实时性、入侵防御能力和预警精度。同时，加强统一规划、增加安全投入以及持续优化应用安全，都是确保电力专网安全运行的必要举措。面对日益严峻的网络安全挑战，这样的研究和实践显得尤为重要，为构建更加安全、智能的电力网络提供了理论支持和实践指导。
